20、Yocto开发指南:从镜像烧录到自定义层添加

Yocto开发指南:从镜像烧录到自定义层添加

1. 镜像烧录与树莓派4启动

要将构建好的镜像写入microSD卡并在树莓派4上启动,可按以下步骤操作:
1. 将microSD卡插入主机。
2. 启动Etcher。
3. 在Etcher中点击“从文件烧录”。
4. 找到为树莓派4构建的wic.bz2镜像并打开。
5. 在Etcher中点击“选择目标”。
6. 选择步骤1中插入的microSD卡。
7. 在Etcher中点击“烧录”以写入镜像。
8. 烧录完成后弹出microSD卡。
9. 将microSD卡插入树莓派4。
10. 通过USB - C端口为树莓派4供电。

将树莓派4连接到以太网,观察网络活动指示灯闪烁,以确认树莓派4成功启动。

2. Wi - Fi控制

此前构建的树莓派4可引导镜像包含可用的以太网、Wi - Fi和蓝牙功能。设备启动并通过以太网连接到本地网络后,可按以下步骤连接到附近的Wi - Fi网络:
1. 构建的镜像主机名为raspberrypi4 - 64,可使用以下命令以root身份通过SSH连接到设备:

$ ssh root@raspberrypi4-64.local

出现是否继续连接的提示时输入yes,无需输入密码。若未找到该主机名对应的主机,可使用arp - scan等工具查找树莓派4的IP地址,然后使用IP地址进行SSH连接。
2. 连接成功后,验证Wi - Fi驱动是否存在:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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